深度学习Deep Learning（02）：CNN推导

8、CNN公式推导

• github地址：https://github.com/lawlite19/DeepLearning_Python

（1）说明

• 参考论文：http://cogprints.org/5869/1/cnn_tutorial.pdf
• 或者在这里查看：https://github.com/lawlite19/DeepLearning_Python/blob/master/paper/cnn_tutorial.pdf
• BP神经网络之前写过推导，可以查看这里的第三部分BP神经网络：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python
• 我们假设CNN中每个卷积层下面都跟着一个下采样层
• 文章的理解可能会有问题

（2）符号说明

• l………………当前层
• ………………输入maps的集合
• up()………………上采样函数
• ㅇ………………..表示对应每个元素相乘
• β………………..下采样对应的“权重”（定义为常量）
• ……………….中在卷积运算中逐个与相乘的patch
• down()………………下采样函数